蚂蚁觅食和互联网算法
标签： 蚂蚁算法
上传时间： 2022-03-12
上传用户：yui0900826
1.自动感应,微电脑全自动智能控制，按时冲洗，无人不冲，避免细菌交叉感染; （2）数码调整,调整程序参数只需几秒钟，适用各种场合; （3）高可靠性,微电脑控制技术，任何情况下程序绝不丢失，系统按工业化标准设计，使用寿命可达八年以上; （4）适用各种恶劣环境,无论是夏季的高温，还是零下十几度的严寒，产品均能正常工作。
上传时间： 2014-11-10
上传用户：shen1230
蚁群算法是模仿真实的蚁群行为而提出的一种模拟进化算法，蚂蚁之间是通过一种信息素的物质传递信息的，蚂蚁在运动的过程中能够在经过的路径上留下该物质，而且能够感知这种物质的存在及其强度，并以此指导自己的运动方向。它是一种通过类比组合优化和蚁群觅食行为而构造的一种算法，可以用来解决各种组合优化问题，本代码用来解决生产调度问题
上传时间： 2013-12-18
上传用户：ukuk
一个多机器人的仿真平台，可以实现多机器人协作、觅食、机器人足球的仿真，还有真是机器人的接口
上传时间： 2013-12-12
上传用户：it男一枚
蚂蚁算法的VC代码源，模拟蚂蚁觅食的行走途径，解决最优路径问题。
上传时间： 2014-01-09
上传用户：缥缈
蚁群算法模拟的源程序，可以模拟蚂蚁觅食过程，用C编写的。
上传时间： 2013-12-02
上传用户：希酱大魔王
蚁群算法基本模型STEP1（外循环）若满足算法停止规则，停止计算，输出计算得到的最好解给定外循环的最大数目，表明有足够的蚂蚁工作当前最优解连续K次相同而停止，K是给定的整数，表示算法已收敛◆给定优化问题的下界和误差值，当算法得到的目标值同下界之差小于给定的误差值时，算法终止否则使蚂蚁s（1≤s≤m）从起点出发，用L（S）表示蚂蚁S行走的城市集合，初始L（s）为空集。设m只蚂蚁在图的相邻节点间移动，协作异步地得到解。蚂蚁计算出下一步所有可达节点的一步转移概率，并按此概率实现一步移动，依此往复。一步转移概率由图中每条边上的两类参数决定：信息素值、可见度（即先验值）。信息素的更新有2种方式：挥发——所有路径上信息素以一定比率减少增强——给评价值“好”（有蚂蚁走过）的边增加信息素蚁群算法基木模型令我们以求解平面上n个城市的TSP问题（1，2，…，n）表示城市号为例说明ACA的模型。n个城市的TSP问题就是寻找通过n个城市各次且最后回到出发点的最短路径蚁群算法研究现状令ACA是模拟自然界中真实蚁群的觅食行为而形成的一种模拟进化算法。10年多来的研究结果已经表明：ACA用于组合优化具有很强的发现较好解的能力，具有分布式计算易于与其他方法相结合、鲁棒性强等优点，在动态环境下也表现出高度的灵活性和健壮性。在求解TSP、QAP问题方面，与遗传算法、模拟退火算法等算法比较，ACA仍是最好的解决方法之一。
标签： 蚂蚁算法
上传时间： 2022-03-10
上传用户：hxd
移动机器人路径规划尤其是未知环境下机器人路径规划是机器人技术中的一个重要研究领域，得到了很多研究者的关注，并取得了一系列重要成果。目前已存在许多用来解决该问题的优化算法，但是此类问题属于N-Hard问题，寻求更佳的算法就成为该领域的一个研究热点。为此，根据机器人路径规划算法的研究现状和向智能化，仿生化发展的趋势，研究了一种基于图的机器人路径规划蚂蚁优化算法。算法首先用栅格法对机器人的工作空间进行建模，并用一个状态矩阵表示其状态，由此构造出一个连通图，由一组蚂蚁在图上模拟蚂蚁的觅食行为，从而得到避碰的优化路径。最后，借鉴分枝随机过程和生灭过程的理论知识，用概率的方法从理论上对该算法的收敛性进行了分析，在此基础上，结合计算机仿真结果，证实了本文提出的算法的有效性和收敛性。迄今为止，对于未知环境下机器人路径规划，人们已经探索出了许多有效的求解方法诸如虚拟力场法、基于学习或Q学习的规划方法、滚动窗口规划方法、非启发式方法及各类定位、导航方法等等。近年来，不少学者用改进的遗传算法、神经网络、随机树、蚁群算法等方法对未知环境下机器人路径进行了规划机器人路径规划算法向智能化、仿生化发展是一个明显的趋势.由于已有算法不同程度的存在一定局限性，诸如搜索空间大、算法复杂、效率不高等，尤其对于未知环境，不少路径规划算法的复杂度较高，甚至无法求解，根据日前的研究现状和不足，本文提出了一种用于解决未知环境下机器人路径规划的基于图的蚂蚁算法，理论分析和实验结果都证明了本文算法的有效性和收敛性本课题研究的主要内容本文在用概格法对机器人的工作空间进行建模的基础上，用一个状态矩阵表示其状态，由此构造一个连通图，由一组蚂蚊在图上模拟蚂蚁的觅食行为，从而得到避碰的优化路径并借鉴分枝随机过程和生灭过程的理论知识用概率的方法从理论上对该算法的收敛性进行了分析，结合计算机仿真，证明了本文算法的有效性和收敛性
上传时间： 2022-03-10
上传用户：kingwide
